一种基于强化学习的金融风控决策策略优化系统和方法

本申请设计的一种基于强化学习的金融风控决策策略优化系统和方法，所述方法包括：S1、实时采集金融数据，并进行预处理；S2、引入强化学习中的深度强化学习方法，构建风控决策模型；S3、设计基于多目标奖励函数的强化学习框架，对不同风险指标进行综合优化；S4、构建用户及系统反馈通道，实时采集决策执行结果和外部环境数据，对模型进行闭环优化；S5、将风控决策结果、风险评分及优化过程通过图表、流程图等方式直观展示。本申请构建一个集实时数据采集、强化学习动态优化和多目标协同决策于一体的综合风控系统，通过实时交互式学习和自适应决策策略优化，解决现有技术中响应延时、误判率高及多目标协同难题，提高风险防控决策的准确性和效率。